分布式最小二乘估计中隐匿FDI 攻击策略的设计
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浙江工业大学

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中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Hidden FDI Attack Strategy for Distributed Least Square Estimation
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Zhejiang University of Technology

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    摘要:

    虽然分布式坏值检测方法能够消除观测数据中坏值对分布式最小二乘估计性能的影响, 但是现有的分布式坏值检测方法中依然存在安全漏洞. 本文针对一类分布式最小二乘估计算法研究了相应隐匿虚假数据注入(False Data Injection, FDI)攻击策略的设计问题, 设计了依赖于部分节点系统信息的分布式隐匿FDI 攻击方法, 这一方法不仅使得FDI 攻击信号无法被现有分布式坏值检测方法检测到, 而且可以以预设的偏移量改变估计结果. 最后, 通过IEEE 118-Bus 电力系统模型验证了所设计FDI 攻击方法的隐匿性和有效性.

    Abstract:

    Although the distributed bad data detection algorithm can eliminate the influence of bad values for the least square estimation performence, there are still security vulnerabilities in the existing distributed bad data detection algorithm. Motivated by the above-mentioned fact, this paper proposes a hidden false data injection (FDI) attack method to degrade the performance of distributed least square estimator, where the hidden attack method is designed based on system information of some nodes. This method not only makes the FDI attack signal unable to be detected by the existing distributed bad value detection methods, but also changes the estimation result with a preset offset. Finally, the IEEE 118-Bus power system is used to show the hiddenness and effectiveness of the proposed methods.

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  • 收稿日期:2019-12-02
  • 最后修改日期:2021-01-21
  • 录用日期:2020-03-18
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